Comparación de modelos en datos de reseñas etiquetados
Ahora que puedes clasificar el sentimiento de forma masiva, tu equipo quiere evaluar qué modelo es más fiable. Compararás dos modelos utilizando un conjunto de datos de reseñas más amplio y etiquetado, y medirás su precisión.
La lista « texts » y su « true_labels » ya están precargadas.
Este ejercicio forma parte del curso
Procesamiento del lenguaje natural (NLP) en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
from transformers import pipeline
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Load sentiment analysis models
pipe_a = pipeline(task="sentiment-analysis", ____)
pipe_b = pipeline(task="sentiment-analysis", ____)
# Generate predictions
preds_a = [____ for res in pipe_a(texts)]
preds_b = [____ for res in pipe_b(texts)]